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基于正则化的超分辨率图像序列重建技术研究

作　者: 占美全
导　师: 邓志良
学　校: 江苏科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 病态问题 自适应 正则化 超分辨率 图像序列重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 75次
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内容摘要


在当前数字图像应用领域,由于受成像系统物理条件和气候条件等因素的影响,在成像过程中常常存在光学模糊和运动模糊、降采样和噪声等退化过程,这使得实际获取的图像发生降质,导致图像的分辨率达不到应用的要求。超分辨率图像序列重建技术的思想是利用低分辨率图像序列获得高分辨率图像,这恰能解决当前数字图像应用领域所存在的问题,然而超分辨率图像序列重建函数具有病态性,在实际应用中存在缺陷。正则化方法是解决病态问题的有效方法,为了解决上述诸类问题,本文针对超分辨率图像序列重建方法中的正则化方法进行了较为全面的分析与研究,主要内容包括:第一,设计了一种新的自适应正则化超分辨率图像序列重建方法。传统的方法都是假定配准参数的估计结果是准确的,然而在实际应用中,运动估计的结果存在一定程度的误差。本文在传统的最大后验概率估计的超分辨率图像重建模型基础上,充分考虑配准参数的估计误差对重建的影响,利用自适应技术选择正则化参数,设计出综合多个模型优点的正则化目标函数,对正则化超分辨率图像序列重建模型进行了改进。仿真实验结果显示,新方法使得重建后的图像在整体上具有更好的视觉效果。第二,改进了L2范数总变分正则化超分辨率图像序列重建算法。传统的正则化超分辨率图像序列重建算法都是假设每幅低分辨率图像对重建的相对贡献量是相等的,这将影响重建结果。本文充分考虑每幅低分辨率对重建的相对贡献量,并且把总变分正则化方法用在对超分辨率图像序列重建中,利用总变分正则化克服重建问题的病态性,有效地保持图像的边缘。仿真实验结果显示改进后的算法不仅提高了图像的边缘保持能力,而且更有效地抑制了噪声,使得重建后的图像更清晰。第三,设计了一种快速的总变分正则化超分辨率图像序列重建算法。传统的总变分正则化目标函数中的数据项是L2范数的形式,然而L2范数的数学形式较为复杂。本文利用L1范数代替L2范数对传统的总变分正则化目标函数进行改进,仿真实验结果显示改进后的算法重建速度比传统算法的重建速度要快,而重建结果与传统算法相当,甚至要好。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-9
第1章 绪论  9-14
  1.1 课题研究背景及意义  9-11
  1.2 课题研究现状  11-12
    1.2.1 频域法  11
    1.2.2 空域法  11
    1.2.3 基于学习的方法  11-12
  1.3 本文的主要工作及内容安排  12-13
  1.4 本章小结  13-14
第2章 超分辨率图像序列重建综述  14-25
  2.1 基本概念  14-15
  2.2 理论基础  15-16
  2.3 观测模型及重建过程  16-19
    2.3.1 超分辨率观测模型  16-17
    2.3.2 超分辨率重建过程  17-19
  2.4 超分辨率重建算法  19-23
    2.4.1 频域法  19-20
    2.4.2 空域法  20-22
    2.4.3 基于学习的方法  22-23
  2.5 图像质量的评价方法  23-24
  2.6 本章小结  24-25
第3章 基于正则化的超分辨率图像序列重建技术  25-35
  3.1 病态问题的基本概念  25-26
  3.2 正则化技术  26-27
  3.3 超分辨率重建的病态性  27-28
  3.4 超分辨率重建的正则化处理  28-31
    3.4.1 正则化方法  29-30
    3.4.2 正则化参数的选择  30-31
  3.5 正则化方法的求解算法  31-34
    3.5.1 最速下降法  32
    3.5.2 牛顿迭代法  32-33
    3.5.3 共轭梯度法  33-34
  3.6 本章小结  34-35
第4章 自适应正则化超分辨率图像序列重建  35-50
  4.1 引言  35
  4.2 自适应正则化参数的计算  35-36
  4.3 自适应正则化算法的设计  36-39
    4.3.1 MAP 重建基本模型  37-38
    4.3.2 算法的设计  38-39
  4.4 算法的求解  39-40
  4.5 仿真分析及结论  40-49
    4.5.1 实验仿真及分析  40-48
    4.5.2 结论  48-49
  4.6 本章小结  49-50
第5章 总变分正则化超分辨率图像序列重建  50-68
  5.1 引言  50-51
  5.2 总变分正则化  51-52
  5.3 基于改进的总变分正则化超分辨率图像序列重建  52-59
    5.3.1 目标函数的设计  52-53
    5.3.2 目标函数的求解  53-54
    5.3.3 实验仿真及分析  54-59
    5.3.4 结论  59
  5.4 基于L1 范数的总变分正则化超分辨率图像序列重建  59-67
    5.4.1 目标函数的设计  59-60
    5.4.2 目标函数的求解  60-61
    5.4.3 实验仿真及分析  61-67
    5.4.4 结论  67
  5.5 本章小结  67-68
结论  68-70
参考文献  70-74
攻读硕士学位期间发表的学术论文及获奖  74-75
致谢  75-76
大摘要  76-80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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